ダウンサンプラー(エンコーダ)を定義します。3)アップサンプラー(デコーダ)を定義します。3)ダウンサンプラーとアップサンプラーを使用してジェネレータを定義します。outputs=x)ジェネレータモデルアーキテクチャを可視化します。dpi=64)ジェネレータをテストします。ネットワーク出力とターゲット画像とは異なる可能性のある構造にペナルティを与える構造化損失を学習します。配列のシグモイド交差エントロピー損失です。損失も言及されています。これにより、生成された画像は、構造的にターゲット画像に似るようになります。この値は論文の執筆者が決定したものです。l1_loss以下に、ジェネレータのトレーニング手順を示します。よると、これは、各画像のパッチが本物であるか偽物であるかの分類を試みます。つの入力を受け取ります。入力画像とターゲット画像。本物として分類する画像です。入力画像と生成された画像(ジェネレータの出力)。偽物として分類する画像です。つの入力を連結します。ディスクリミネータを定義しましょう。outputs=last)ディスクリミネータモデルアーキテクチャを可視化します。dpi=64)ディスクリミネータをテストします。配列(本物の画像であるため)のシグモイド交差エントロピー損失です。配列(偽物の画像であるため)のシグモイド交差エントロピー損失です。total_disc_loss以下に、ディスクリミネータのトレーニング手順を示します。discriminator=discriminator)画像を生成するトレーニング中に画像を描画する関数を記述します。テストセットの画像をジェネレータに渡します。ジェネレータは入力画像を出力に変換します。テストデータセットでモデルを実行中にバッチ統計を行うために、ここに意図的に指定されています。使用した場合、トレーニングデータセットから学習した蓄積された統計が取得されます(ここでは使用したくないデータです)。plt.show()関数をテストします。example_target)トレーニング各サンプルについて、入力は出力を生成します。生成された画像を最初の入力として受け取ります。次に、ジェネレータとディスクリミネータの損失を計算します。ジェネレータとディスクリミネータの変数(入力)の両方に関して損失の勾配を計算し、これらをオプティマイザに適用します。step=step//1000)実際のトレーニングループ。以上のデータセットを実行でき、データセットのサイズは非常に大きく異なるため、トレーニングループはエポックではなくステップで動作するようにセットアップされています。ステップの回数をイテレートします。ステップごとにドット(.)を出力します。実行して進行状況を示します。ステップごとに、チェックポイントを保存します。表示してトレーニングの進行状況を監視できるようにログを保存します。プロセスが起動します。このノートブックの前回の実行結果を閲覧できます。最後に、トレーニングループを実行します。cGAN)をトレーニングする場合、ログの解釈は、単純な分類または回帰モデルよりも明確ではありません。以下の項目に注目してください。ないことを確認してください。disc_lossのいずれかが非常に低い場合、そのモデルがもう片方のモデルを上回っていることを示しているため、組み合わされたモデルを正しくトレーニングできていないことになります。これらの損失に適した基準点です。つのオプションについて等しく不確実であることを表します。下回る場合、ディスクリミネータは、本物の画像と生成された画像を組み合わせたセットにおいて、ランダムよりも優れていることを示します。下回る場合、ジェネレータがディスクリミネータを騙すことにおいて、ランダムよりも優れていることを示します。トレーニングが進行するにつれ、gen_l1_lossは下降します。ライセンスにより使用許諾されます。ライセンスにより使用許諾されます。サイトのポリシーをご覧ください。関連会社の登録商標です。